MM-INSTRUCTEVALによるマルチモーダル推論のゼロショット評価

（MM-INSTRUCTEVAL: Zero-Shot Evaluation of (Multimodal) Large Language Models on Multimodal Reasoning Tasks）

田中専務

拓海先生、最近社内で『マルチモーダル』が話題になってましてね。うちの現場でも画像と文章を一緒に扱う事例が増えてきて、どこから手を付ければいいのか見当がつかないのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していけば必ずできますよ。今日は『MM-INSTRUCTEVAL』という評価枠組みを例に、画像とテキストを同時に扱うシステムの評価方法を平易に説明できますよ。

田中専務

なるほど。そのMM-INSTRUCTEVALって、要するにうちの業務で役に立つかどうかを測るためのものですか？現場に入れて効果があるかどうか、そこが知りたいのです。

AIメンター拓海

いい質問ですよ。要点をまず三つでまとめますね。1) 画像とテキストを同時に扱うモデルの『実力』を評価する、2) 多様なタスクと指示（instruction）に対する安定性を測る、3) 実務で使う際の適合性を指標化して比較できる、という点です。

田中専務

それは分かりやすい。ただ、モデルが色々あると聞きますが、どれを比べればいいのか、評価はどう信頼すればいいのか、その辺が不安なんです。

AIメンター拓海

ここも整理できますよ。MM-INSTRUCTEVALは複数の公開モデルとクローズドモデルを含めて評価し、タスクと指示の組合せで性能を幅広く測ります。ですから一つの数字だけで決めず、複数の指標で総合判断することができますよ。

田中専務

具体的にはどんな指標があるのですか？普通の精度以外にも見るべき点があるんですか。

AIメンター拓海

はい。MM-INSTRUCTEVALは複数の新しい指標を導入しています。Best Performance（最高性能）、Mean Relative Gain（平均相対向上）、Stability（安定性）、Adaptability（適合性）などで、これらを組み合わせて評価することで、導入後の運用リスクや期待値をより現実的に見積もれるんです。

田中専務

これって要するに、画像と文章を同時に理解して答えを出せる力を、色々な観点から公平に測るための道具、ということですか？

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。要するに業務での期待値を見積もるための多面的な検査装置のようなものです。導入前に『これをやらせるとこの程度の結果が期待できる』と掴めますから、投資対効果の判断に使えるんです。

田中専務

なるほど。実務での比較ができるのは助かります。最後にもう一つ、うちの設備検査や検品で試すとしたら、どんな順番で進めれば良いですか。

AIメンター拓海

大丈夫、順序を三つで示しますね。1) まず小さな代表データでゼロショット評価を行い、どのモデルが基本性能を出すか確認する。2) 次に業務固有の指示（instruction）を複数用意して適合性（Adaptability）を測定する。3) 最後に安定性（Stability）と最高性能（Best Performance）を基に導入候補を絞る、これで進められますよ。

田中専務

分かりました。自分の言葉で言うと、『まずは代表的な画像と説明文で各モデルを試し、複数の現場指示で適合性を見て、安定して結果を出せるものを選ぶ』という手順ですね。安心しました、ありがとうございます。